Palestra apresentada no evento Amazônia Interconectada - Belém, 21 de Junho de 2018

1. Hipermobilidade, tempos acelerados, espaços
virtuais e construção de novas subjetividades
Amazônia Interconectada - Belém, 21 de Junho de 2018
Ricardo Ruiz

2. A máquina amiga a subjetividade aprendida

3. reivindicar as possibilidades de uma
apropriação politicamente responsável
da ciência e da tecnologia

4. "os discursos agenciados ao dispositivo das novas tecnologias
operam importantes desconstruções das oposições metafísicas
homem/máquina, humanos/não-humanos, natural/artificial,
natureza/cultura que têm sustentado o pensamento ocidental,
particularmente seu veio antropocêntrico-humanista, ao revelar,
momentos de indecidibilidade quanto à agência humana"

5. Stelios Arcadiou - Stelarc
obras concentram-se
fortemente no futurismo e na
extensão das capacidades
do corpo humano.
O homem com três orelhas

6. extended body exoesqueleto mecânico

7. CRISPR - Cas9
• Atualmente encontra-se disponível
um gRNA (RNA guia) que consiste
na construção de uma molécula de
RNA desenvolvida
biotecnologicamente, com a
capacidade de mimetizar o que
ocorre naturalmente em bactérias,
e desta forma, promover o
direcionamento da nuclease Cas9
para uma sequência alvo
específica para que esta promova
a clivagem e a sequência de
interesse tornando esta disponível
para atuação da maquinaria de
reparo da célula e assim, promover
edição da porção de interesse
presente no genoma alvo.
Streptococcus pyogenes

8. Em promoção! 20% de desconto!

9. Como se a linha entre o humano e a
máquina já não estivesse tão embaçada,
pesquisadores desenvolveram um
método para usar tecido muscular de
ratos vivos na robótica.
Claro que foi em Tóquio!

10. Vídeo

12. Onde acontece esse
pós-humanismo?
mercado!

13. Πόροι ἢ περὶ
Προσόδων
καινοτομία

14. 1549
Proclamação contra
aqueles que inovam
Rei Eduardo VI
A proclamation against those that
doeth innouate, alter or leaue doune
any rite or ceremonie in the Church, of
their priuate aucthoritie: and against
them which preacheth without licence,
set furth the .vj. daie of Februarij, in
the seconde yere of the Kynges
Maiesties most gracious reigne.

15. inovação e revolução

16. Science The Endless Frontier
A Report to the President by Vannevar Bush, Director of the
Office of Scientific Research and Development, July 1945

17. MacLaurin, W. Rupert.
Invention and
innovation in the radio
1949.
O Modelo Linear da Inovação

18. Onde acontece esse
pós-humanismo?
mercado!

19. O que é IA?

20. -Microsoft Corp.
"deep learning creates its own rules and learns
by example".

21. O homem é para o programador de
computador assim como mulher é
para dona de casa?

22. How does it work?
• For instance, to create an image-recognition application based
on deep learning, programmers "train" the algorithm by feeding it
labeled data: in this case, photos tagged with the name of the
object they contain. Once the algorithm ingests enough
examples, it can glean common patterns among similarly labeled
data and use that information to classify unlabeled samples.
• This mechanism enables deep learning to perform many tasks
that were virtually impossible with rule-based software. But it
also means deep-learning software can inherit covert or overt
biases.

23. –Venkatesh Saligrama
"AI algorithms are not inherently biased. They
have deterministic functionality and will pick up
any tendencies that already exist in the data
they train on."

25. COMPAS - software controlado
por IA que avalia o risco de
reincidência em infratores

27. PokemonGO
não é para negros

28. executive jobs 1,852 times to the male group and only
318 times to the female group.

29. "humans may tend to trust algorithmic judgment
without questioning it." - Andrew Woff

30. Facebook Bubbles Many Bubbles!!

31. • Encontrar e corrigir a origem de um comportamento
tendencioso de um algoritmo AI pode ser tão fácil quanto
verificar e alterar as fotos no conjunto de dados de
treinamento. Mas em outros casos, como os algoritmos de
incorporação de palavras, o viés está enraizado nos dados de
treinamento.
• Outro desafio para tornar os algoritmos de IA mais justos é o
fenômeno da "caixa preta". Em muitos casos, as empresas
guardam seus algoritmos: por exemplo, a Northpointe Inc.,
fabricante do COMPAS, o software que prevê o crime, se
recusou a divulgar seu algoritmo proprietário.
• Também a enorme quantidade e variedade de dados que o
sistema usa dificulta a análise das razões por trás de suas
decisões.

32. • Uma perspectiva diferente mostra que os algoritmos
de IA podem fornecer uma oportunidade para refletir
sobre nossos próprios preconceitos.
• "O mundo é tendencioso, os dados históricos são
tendenciosos, por isso não é surpresa que
recebamos resultados tendenciosos" - Sandra
Wachter, Universidade de Oxford
• "Muitas pessoas estão dizendo que [a tendência
algorítmica] está mostrando que a IA é
preconceituosa. Não. Isso mostra que somos
preconceituosos e que a IA está aprendendo." -
Joanna Bryson, Universidade de Bath

34. medium.com/@readruiz
Obrigado!